Machine learning en la definición de dominios geológicos| Formación

Este curso aborda conceptos y prácticas de machine learning para la definición de dominios en el modelado de recursos minerales.

Objectivos

La definición de dominios es una de las primeras etapas en el modelado de recursos minerales y una de las más importantes en todo el workflow de la estimación. La definición inadecuada de dominios geológicos puede causar inconsistencias en la estimación de leyes y tonelajes.

El curso permite a los participantes adquirir conocimientos en machine learning y algunas de sus aplicaciones en el modelado de recursos minerales, especialmente en los casos multivariados. Son abordados métodos tradicionales y técnicas multivariadas para la definición de dominios.

Quién debe atender

Este curso está destinado a geólogos, ingenieros y gestores que desean adquirir conocimiento teórico y práctico sobre machine learning y sus aplicaciones en la definición de dominios para el modelado geológico. Conocimientos básicos en Python son deseables, pero no necesarios, ya que el curso contiene una introducción a este lenguaje de programación.

Contenido del curso

  • DÍA 1
    − Revisión de las técnicas de análisis exploratória de datos;
    − Introducción al machine learning y sus aplicaciones en las geociencias.
  • DÍAS 2 Y 3
    − Revisión de conceptos de programación en Python e introducción al uso de Jupyter Notebooks;
    − Introducción a las técnicas de cluster analysis: teoría y práctica;
    − Cluster analysis de datos espaciales utilizando el Isatis.neo Mining.

Pre-requisitos

Es recomendable que los participantes tengan conocimientos en estadística, geoestadística básica y modelado geológico.